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Notas de lectura

Elección prueba estadística - Apuntes / Resumen
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Apuntes sobre estadística, más concretamente sobre la elección prueba estadística, incluyen; etapas básicas en las pruebas de hipótesis, pruebas paramétricas vs no paramétricas, elección del tipo de prueba en función de tipo de escala de medida, Test de Kolmogorov-Smirnov: Prueba de Nor...

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Información del documento

  • 28 de agosto de 2022
  • 5
  • 2022/2023
  • Notas de lectura
  • Ioseba iraurgui
  • Universidad de deusto

Temas

  • estadística
  • test de ko
  • elección prueba estadística
  • etapas básicas en las pruebas de hipótesis
  • pruebas paramétricas vs no paramétricas
  • elección del tipo de prueba en función de tipo de escala de medida

Escuela, estudio y materia

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08/03/2021




Análisis de Datos II
Elección de la prueba Estadística
Ioseba Iraurgi




Elección de la
Prueba
Estadística
Paramétrica vs
No Paramétrica




Análisis de Datos II
Elección de la prueba Estadística
Ioseba Iraurgi


Etapas Básicas en las Pruebas de Hipótesis

1) Decidir hipótesis nula y alternativa a comparar, p.ej. respecto a dos medias:

H0= Las 2 medias poblacionales son iguales ( 1   2 )
H1= Las 2 medias son diferentes ( 1   2 ) (test bilateral / 2 colas)

H1= La media 1 es mayor que la 2 ( 1  2 ) (test unilateral / 1 cola superior)

H1= La media 1 es menor que la 2 ( 1  2 ) (test unilateral / 1 cola inferior)


2) Fijar un nivel de probabilidad de equivocarse:

Riesgo de equivocarse del 5% ó 1%  riesgo α de .05 ó .01, respectivamente

Paramétrico (p.ej.: prueba t Student)
3) Decidir la prueba a aplicar:
No Paramétrico (p.ej.: prueba U de Mann Whitney)

4) Aplicar el Test y tomar decisiones: Aceptar (α> .05) o rechazar (α .05 H0




1

, 08/03/2021




Análisis de Datos II
Elección de la prueba Estadística
Ioseba Iraurgi


Pruebas Paramétricas vs No Paramétricas
Las pruebas paramétricas tienen mayor capacidad para detectar una relación real o
verdadera entre dos variables, si es que dicha relación existe. Pero exigen que los datos a
los que se aplican, cumplan tres requisitos:

1. Variable cuantitativa: el nivel de medida de la variable de estudio (dependiente - VD) ha de
ser de intervalo o de razón.

2. Normalidad: los valores de la variable dependiente en la población a la que pertenece la
muestra han de seguir una distribución normal. Como no se conoce la distribución en la
población se contrasta la hipótesis de normalidad en la muestra a través de una prueba
estadística, p.ej.: Kolmogorov Smirnov. .
Nota.- ‘Teorema Central del Limite’, si n>30, entonces se asume una distribución normal.

3. Homocedasticidad: Cuando dos o más poblaciones son estudiadas (p.ej.: las que
representan las distintas categorías de la Variable Independiente -VI), éstas tienen una
varianza homogénea, es decir: las poblaciones en cuestión tienen una dispersión similar
en sus distribuciones (Contraste a través de pruebas de homocedasticidad, p.ej.: Levene
o Shapiro-Wilks). En el caso de homocedasticidad conocida en las poblaciones de
referencia, existen pruebas robustas para la aplicación del contraste de hipótesis.




Análisis de Datos II
Elección de la prueba Estadística
Ioseba Iraurgi


Elección del tipo de Prueba en función de tipo de Escala de Medida
ESCALA PROCEDIMIENTOS ESTADÍSTICOS

TIPO DISTRIBUCIÓN DISPERSIÓN RELACIÓN ENTRE VARIABLES

Nominal / º Moda º Ji Cuadrado
Categorial º Frecuencias º Coeficientes Phi, V,
Cualitativa




º Porcentajes Contingencia, Lambda,
No ...
Paramétrico
Ordinal º Moda º Rango º Gamma
º Mediana º Desviación º D de Somers
º Frecuencias Intercuartil º T de Kendall
Intervalo º Moda º Rango º r de Pearson
º Mediana º Desviación º Correlación Parcial
º Media Intercuartil º Correlación Semiparcial
º Media truncada º Desviación Típica º Correlación múltiple
Cuantitativa




Razón º Moda º Rango º …
Paramétrico
º Mediana º Desviación
º Media Intercuartil

º Media truncada º Desviación Típica

º Media geométrica º Coeficiente de
Variación
º Media armónica




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